Tip / ログイン to post questions, reply, level up, and achieve exciting badges. Know more

cross mob
Translation_Bot
Community Manager
Community Manager
Community Manager

こんにちは

サードパーティのTFLITEモデルと「モデルからCアレイ」へのコンバーターを使用できますか? Tensorflow コンバータ: https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/lite/python/util.py  convert_bytes_to_c_sourceルーチン。

では、他のTFLITEファイルはPSoc6 MLライブラリと互換性がありますか? また、テンソルフローコンバータを使用してC配列を作成できますか?

 

0 件の賞賛
1 解決策
Translation_Bot
Community Manager
Community Manager
Community Manager

こんにちは@jsmith678x

はい、PSoc6 MLライブラリでは、入力および出力フォーマットに関するライブラリの要件と互換性がある限り、サードパーティのTFLITEモデルとモデルからCへの配列コンバーターを使用できます。 あなたが言及したTensorFlowコンバーターは、TFLITEモデルからC配列を作成するために実際に使用できます。

ただし、PSoC6 MLライブラリには、サポートされているモデルとツールの独自のセットがあることに注意することが重要です。 ライブラリのドキュメントをチェックして、選択したTFLITEモデルと変換ツールがライブラリと互換性があることを確認することをお勧めします。

TensorFlowコンバータに関しては、PSoc6 MLライブラリで使用するためにTFLITEモデルからC配列を生成できるはずです。 convert_bytes_to_c_source ルーチンを使用して、モデルの重みとバイアスをライブラリで使用する適切な形式で含む C ヘッダー ファイルを作成できます。

ModusToolbox™ Machine Learningユーザーガイドのセクション5.2を参照してください。

TFLMライブラリは、インフィニオンのマイクロコントローラ上で機械学習モデルを実行します。 TFLM ライブラリは、ModusToolbox™ アセットとして利用できます。 次の GitHub リンクを使用します: https://github.com/infineon/ml-tflite-micro

依存関係ファイル (mtb 形式) を deps フォルダーの下に追加するか、ライブラリマネージャーを使用してプロジェクトに追加できます。 これは、 ml-tflite-micro > 機械学習>ライブラリで利用できます。

ModusToolbox™機械学習(ML)コンフィギュレータは、事前学習済みの学習モデルをインフィニオンのターゲットプラットフォームに適合させるために、MLアプリケーションで使用されます。このツールは、事前トレーニング済みのMLモデルを受け入れ、ターゲットデバイスのアプリケーションコードと一緒に使用できる埋め込みモデルを(ライブラリとして)生成します。

ML コンフィギュレーターは、事前トレーニング済みの ML モデルを受け入れ、ターゲット デバイスのアプリケーション コードと共に使用できる埋め込みモデルを (C ヘッダーまたはバイナリ ファイルとして) 生成します。 このツールを使用すると、選択した事前トレーニング済みモデルを、一連の最適化パラメーターを使用してターゲットデバイスに適合させることができます。 このツールは、GUIおよび同じ機能を提供するコマンドラインツールとして提供されます。 GUIには、ヘルプメニューから使用できる独自のユーザーガイドが含まれています。 コマンドラインツールには、使用可能なさまざまなオプションを表示するための-hスイッチが含まれています。 MLの

コンフィギュレーターには、推論エンジンの 2 つのオプションがあります。
• TFLM推論エンジン
• インフィニオンの推論エンジン

各オプションには、ModusToolbox™ Machine Learning Configuratorユーザーガイドで説明されているように、異なる構成セットが付属しています。


よろしくお願いいたします
ニン

元の投稿で解決策を見る

0 件の賞賛
1 返信
Translation_Bot
Community Manager
Community Manager
Community Manager

こんにちは@jsmith678x

はい、PSoc6 MLライブラリでは、入力および出力フォーマットに関するライブラリの要件と互換性がある限り、サードパーティのTFLITEモデルとモデルからCへの配列コンバーターを使用できます。 あなたが言及したTensorFlowコンバーターは、TFLITEモデルからC配列を作成するために実際に使用できます。

ただし、PSoC6 MLライブラリには、サポートされているモデルとツールの独自のセットがあることに注意することが重要です。 ライブラリのドキュメントをチェックして、選択したTFLITEモデルと変換ツールがライブラリと互換性があることを確認することをお勧めします。

TensorFlowコンバータに関しては、PSoc6 MLライブラリで使用するためにTFLITEモデルからC配列を生成できるはずです。 convert_bytes_to_c_source ルーチンを使用して、モデルの重みとバイアスをライブラリで使用する適切な形式で含む C ヘッダー ファイルを作成できます。

ModusToolbox™ Machine Learningユーザーガイドのセクション5.2を参照してください。

TFLMライブラリは、インフィニオンのマイクロコントローラ上で機械学習モデルを実行します。 TFLM ライブラリは、ModusToolbox™ アセットとして利用できます。 次の GitHub リンクを使用します: https://github.com/infineon/ml-tflite-micro

依存関係ファイル (mtb 形式) を deps フォルダーの下に追加するか、ライブラリマネージャーを使用してプロジェクトに追加できます。 これは、 ml-tflite-micro > 機械学習>ライブラリで利用できます。

ModusToolbox™機械学習(ML)コンフィギュレータは、事前学習済みの学習モデルをインフィニオンのターゲットプラットフォームに適合させるために、MLアプリケーションで使用されます。このツールは、事前トレーニング済みのMLモデルを受け入れ、ターゲットデバイスのアプリケーションコードと一緒に使用できる埋め込みモデルを(ライブラリとして)生成します。

ML コンフィギュレーターは、事前トレーニング済みの ML モデルを受け入れ、ターゲット デバイスのアプリケーション コードと共に使用できる埋め込みモデルを (C ヘッダーまたはバイナリ ファイルとして) 生成します。 このツールを使用すると、選択した事前トレーニング済みモデルを、一連の最適化パラメーターを使用してターゲットデバイスに適合させることができます。 このツールは、GUIおよび同じ機能を提供するコマンドラインツールとして提供されます。 GUIには、ヘルプメニューから使用できる独自のユーザーガイドが含まれています。 コマンドラインツールには、使用可能なさまざまなオプションを表示するための-hスイッチが含まれています。 MLの

コンフィギュレーターには、推論エンジンの 2 つのオプションがあります。
• TFLM推論エンジン
• インフィニオンの推論エンジン

各オプションには、ModusToolbox™ Machine Learning Configuratorユーザーガイドで説明されているように、異なる構成セットが付属しています。


よろしくお願いいたします
ニン

0 件の賞賛